Python如何用for/while循环替代多IF语句实现油价动态调整

• 业务规则：以价格X采购汽油，常规30天内售罄，销售周期内需根据全州平均汽油价格动态调整本站售价：当全州平均油价较采购价上涨1.2%时，将本站售价设置为采购价上浮1%的档位，后续档位按相同规则依次递增，最高需覆盖20%涨幅场景。
• 现存痛点：当前手写的Python实现冗余度极高，若要覆盖20%涨幅，需要手动定义20组价格变量、编写20组独立if判断语句，代码臃肿难维护，需要通过循环逻辑替换重复的多分支判断，实现更简洁的代码结构。

my_price1 = last_gas_price["price"]*1.01 
my_price2 = last_gas_price["price"]*1.02 
my_price3 = last_gas_price["price"]*1.03 
my_price4 = last_gas_price["price"]*1.04  
my_price5 = last_gas_price["price"]*1.05 

if last_gas_price > my_price1:
    adj_price(price = my_price1)

if last_gas_price > my_price2:
    adj_price(price = my_price2)

if last_gas_price > my_price3:
    adj_price(price = my_price3)

if last_gas_price > my_price4:
    adj_price(price = my_price4)

if last_gas_price > my_price5:
    adj_price(price = my_price5)

注：原代码存在变量命名歧义，下述优化逻辑中统一用purchase_price指代采购价，state_avg_price指代实时全州平均油价

循环实现（逻辑完全对齐原有写法） #

核心思路是不需要提前手动定义所有档位的价格变量，直接在循环中逐档计算触发阈值和对应售价，从低到高判断后自动匹配最高符合条件的档位，支持任意配置最高涨幅，不需要修改核心判断逻辑：

# 可根据业务需求自由调整配置参数
purchase_price = last_gas_price["price"]
max_markup_level = 20  # 最高覆盖20%涨幅档位
station_price_step = 0.01  # 本站售价每档较采购价上浮1%
state_trigger_step = 0.012  # 全州均价每上涨1.2%触发一次升档

final_price = purchase_price
# 逐档遍历判断
for level in range(1, max_markup_level + 1):
    trigger_threshold = purchase_price * (1 + level * state_trigger_step)
    level_station_price = purchase_price * (1 + level * station_price_step)
    if state_avg_price >= trigger_threshold:
        final_price = level_station_price

# 最终执行一次价格调整即可，避免原代码中重复调用函数的问题
adj_price(price=final_price)

如果需要完全复刻原代码逐档触发adj_price的逻辑，只需将函数调用移至循环内的判断分支中即可，不会改变原有执行结果。

无循环直接计算实现（性能最优） #

由于档位是固定步长线性递增，不需要逐档遍历，直接通过涨幅计算命中档位即可，代码更简洁：

purchase_price = last_gas_price["price"]
max_level = 20
rise_rate = (state_avg_price - purchase_price) / purchase_price
hit_level = min(int(rise_rate // 0.012), max_level)
adj_price(price=purchase_price * (1 + hit_level * 0.01))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex